電動滑板車Bird、Lime熱潮退燒中,投資人紛紛急踩煞車
電動滑板車Bird、Lime熱潮退燒中,投資人紛紛急踩煞車

曾經在中國颳起旋風的共享單車逐漸走向衰敗,而在太平洋的另一端,同樣是兩輪的共享電動滑板車(electric scooter)確獲得資本市場以及用戶的喜愛,不僅頻頻拿下鉅額融資,上周更傳出Uber有意收購兩大品牌Bird和Lime。

然而在市場日益競爭,以及車輛頻頻遭到破壞的現況下,投資者的熱情正一步一步的退燒中,根據《華爾街日報》消息,兩家公司都不得不因此調整估值目標,眼中不再只有無盡的融資野心。

提升估值想融資,投資者興致缺缺

很多人在一年多前根本沒有聽過電動滑板車,大約從去年春天開始,Bird、Lime在舊金山、洛杉磯街頭撒下數千台電動滑板車,無樁式的設計,用戶以手機掃描QR Code就能解鎖使用,這款被視為「共享單車2.0」的新產品,同樣被視為城市串起最後一哩路的功能,更成為資本市場的風口和媒體討論的焦點。

electric scooter
Lime先前也曾告訴潛在投資者,要以大約40億美元估值在進行融資,最後則降低到20~30億美元的估值進行融資。
圖/ shutterstock

其中Bird在2017年由Uber的前主管成立,2018年6月Bird拿下紅杉資本領投的新一輪3億美元的融資,估值一舉從5月底的10億美元飆升至6月底的20億美元;同樣創立於2017年的Lime Bike是兩位華人Brad Bao和Toby Sun創立的公司,是受到摩拜和ofo的啟發才推出滑板車,目前已經累積5輪融資,如今估值達11億美元。

Bird目前正計劃以20億美元的估值為基礎,想要進行新的融資活動,根據《華爾街日報》消息,許多潛在的投資者聽到Bird的計畫後都興致缺缺,融資計畫最後不得不被擱置;Lime先前曾告訴潛在投資者,要以大約40億美元估值進行融資,但最後則降低到20~30億美元的估值進行融資。

供需失衡、破壞頻傳,潛在投資者踩煞車

本月初,才傳出Uber想要收購Bird和Lime,目的除了是希望進軍共享電動滑板車市場外,著眼的是想把Uber打造成「各類交通工具的一站式服務平台」,一次整合汽車、自行車與滑板車服務。事實上,Uber過去就曾投資過Lime,對於收購的謠言,Bird回應沒有出售公司的打算,Lime則不願表示任何意見。

投資者的態度之所以轉趨保守,其中一個原因是滑板車太容易壞掉。跟共享單車一樣,共享滑板車占據了地鐵出入口、人行道,在美國還有比較激進的人會把滑板車塞到垃圾桶、推入海中、甚至從高樓砸下,社群平台上就流傳許多故意撞倒一排電動滑板車,或是摔滑板車的破壞影像。

electric scooter
供需失衡、破壞頻傳,都讓潛在投資者踩了煞車。
圖/ shutterstock

在部分災情特別慘的市場中,投資者認為滑板車的使用周期只有大約兩個月,根本來不及回收成本就報銷。面對質疑,Bird和Lime告訴投資者會引進更耐用的車款,認為大規模的損壞只不過是暫時的問題而已。

此外,像是Bird、Lime、Skip、Lyft這些業者都瘋狂在各大城市投放電動滑板車,導致車輛供過於求;另一方面,電動滑板車既非自行車、摩托車、電動機車,完全是置身在法律規範以外的新型交通工具,基於安全考量,美國部分城市已經完全禁止滑板車,減緩潛在擴張速度,但供需失衡、破壞頻傳,都讓潛在投資者踩了煞車。

關鍵字: #電動滑板車
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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